최근 드론은 세계의 주요 전쟁에서 주요한 수단 즉 공격드론으로 활용되고 있으며 향후 게임 체인저로 진화할 개연성이 충분해 보인다. 한편 북한이 근래에 들어 무인기를 활용한 도발이 점증하고 있는 현상을 연관 지어 볼 때 한반도에서 공격드론의 등장도 머지 않은 것으로 보인다. 21세기의 주요 전쟁에서 공격드론은 정밀화력유도 또는 자폭공격, 인지전 등의 목적으로 지상 및 공중은 물론 해상 및 수중으로 그 영역이 확장되고 있다. 이러한 공격드론은 다영역작전을 수행할 것이며 이를 위해 자율화 수준을 향상하고 High-Low Mix 개념에 기반한 확장성을 강화하는 등의 발전을 이어나갈 것이다. 북한 또한 오래전부터 공격드론을 운용하기 위해 상당한 노력을 기울여 왔는데 제3국 급조 자폭드론, 인공지능 기반 군집형 자폭드론, 자폭형 스텔스 무인 반잠수정 등의 활동이 예상된다. 이러한 북한의 도발 및 공격 양상과 더불어 우리 군의 대응방안과 활용방안에 대한 활발한 후속연구가 이루어지길 바란다.
교통부문에서 온실가스 배출량은 주로 연료사용량에 의해 산정되었다(Tier 1 방식). 그러나 이 방법은 연료사용량을 측정할 수 없는 도로 구간에서 발생하는 배출량 산정에 사용되기 어렵다. 도로구간의 대기오염물질 배출량 또한 연료사용량에 의해 정확히 측정되어질 수 없는데 이는 대기오염물질 배출량이 속도, 차종, 차령, 유종 등의 함수이기 때문이다. 이러한 배경에서 본 연구의 목적은 ITS 정보를 이용하여 지역 간 도로에서 발생되는 이산화탄소와 질소산화물의 배출량을 Tier 3 수준으로 산정하는 방법론을 정립하는 것이다. 이 방법론은 집계단위가 작은 ITS 검지기 정보를 이용하기 때문에 배출계수의 오목한 형태에서 기인하는 과소추정의 오류를 피할 수 있는 장점을 갖는다. 제시된 방법론을 4개 사례 도로구간에 적용한 결과는 중차량의 속도관리가 이산화탄소 또는 질소산화물 배출량 관리에 매우 중요함을 시사하였다.
지능형교통체계의 핵심적인 부분으로써 첨단교통정보체계가 제 역할을 효율적으로 수행하기 위해서는 실시간으로 교통정보제공을 위해 도로에 설치된 각종 정보수집체계들로부터 수집된 정보를 적절히 처리하여 정확하고 신속하게 통행시간 변화를 파악하고 산출하는 것은 무엇보다도 중요하다. 현재 구간통행시간은 Beacon, GPS, AVI 등을 이용한 구간검지체계나 Loop 검지기, 영상검지기, RTMS 등을 이용한 지점검지체계로부터 산출$\cdot$추정되어진다. 구간검지기체계로부터 산출되는 통행시간은 정확하나 이미 정보제공 구간을 통과한 차량에 의해 산출되기 때문에 실시간 정보제공을 위한 수단으로서는 한계가 있다. 또한 동시간대 지점검지기 자료를 이용하여 추정되는 통행시간은 산출방법에 따라서 그 정확도가 크게 달라지며 각 구간에 존재하는 다른 차량의 교통특성에 의해 산출되기 때문에 실제 통행시간값과 차이가 발생 한다. 본 연구에서는 지점별 검지기자료와 구간통행시간의 관계를 고려하여 신경망을 이용한 통행시간추정방법을 제시하였다. 입력변수에 따라 분류된 모형을 남산1호터널구간의 검지기 데이터와 AVI 자료를 이용하여 통행시간을 추정해본 결과 지체발생시간대 90$\%$ 이상이 5$\~$15분 이내로 수렴하였으며 시간에 따른 추정 통행시간의 변화가 전반적으로 실제통행시간과 비슷한 추세를 보였다. 또한 기존에 발생하던 정보제공시점의 시간처짐 현상 및 뒤늦게 발생하던 지체발생 및 해소가 완화되었다.
약 IoT(Internet of Things)는 인터넷을 기반으로 모든 사물을 연결하여 사람과 사물, 사물과 사물, 사물과 시스템 간의 정보를 상호 소통하는 지능형 기술 및 서비스 등을 지칭 한다. 사물인터넷환경의 발전은 더욱 경량화되고 지능적인 센서, 가볍고 다양한 환경에 적용 가능한 네트워크 프로토콜의 발전을 수반하고 있다. 이러한 요소기술의 발전은 안전기능과 사용자 편의성 등을 적용한 스마트카 환경의 빠른 발전을 도모하고 있다. 이러한 발전은 긍정적인 효과를 발위하기도 하지만 보안 문제가 해결되지 않는다면 스마트카 서비스는 개인 생활의 큰 재앙을 유발 할 수 있다. 스마트카는 기존 차량에 여러 형태의 통신기능이 적용되고 차량을 제어 할 수 있는 다양한 기능이 제공되며 이에 대한 인증우회, 데이터 위변조를 통한 차량의 불법 제어를 통한 오동작 유발, 차량 운행 정보 탈취를 통한 개인 행태 정보 유출 등 다양한 보안 위협을 유발할 수 있다. 이에 본 논문에서는 사물인터넷 환경에서의 스마트카 서비스의 형태를 알아보고 스마트카 서비스가 가지는 보안 위협을 시나리오 기반으로 도출하고 이에 대한 대응 방안을 제시함으로서 안전한 스마트카 활용 방안을 제시하고자 한다.
미래형 전투체계를 구현하기 위해 전력화가 진행중인 육군 Army TIGER체계는 기동화, 네트워크화, 지능화 등 육군의 전투방식과 전투수행능력에 혁신적인 변화가 예상된다. 이를 위해 육군은 드론, 로봇, 무인차량, 인공지능 등이 적용된 다양한 무기체계를 도입하여 전투에 활용할 것이며, 다양한 무인체와 인공지능의 활용은 신기술이 적용된 장비의 육군 내 도입과 다양한 종류의 전송정보, 즉 데이터 증가가 예상된다. 하지만 현재 육군에서는 기능별 Army TIGER 전력화체계를 활용한 전투수행방안 중심의 연구 및 전투실험에 집중하고 있는 반면, Army TIGER 부대별로 증가되는 무인체와 무인체에서 생산, 전송되는 데이터에 따른 사이버위협 및 신규체계 전력화에 따라 구축되는 클라우드 센터, AI지휘통제실 등에 대한 정보체계를 대상으로한 사이버보안 대응방안 연구는 추진하지 못하는 실정이다. 이에 본 논문에서는 육군 Army TIGER 전력화체계의 구조 및 특성을 분석하여 장차 사이버위협에 대응 가능한 『Army TIGER 사이버 방호체계』구축 필요성 및 적용 가능한 사이버보안 기술에 대한 제언을 하고자 한다.
광학계측분야는 레이더 계측이 어려운 저고도 구간의 계측을 담당하여 비행체 추적에 있어서 중요한 역할을 차지하고 있다. 기존의 광학추적시스템은 외국의 장비를 도입해 사용하고 있기 때문에 시험장 상황에 적합하게 수정하기 어렵고, 대부분 차량 탑재형으로 제작되어 있어 계측 장소에 제한이 있다. 자체 개발 소형 광학추적기는 이러한 단점을 보완하기 위해서 단순한 구성으로 설계하여 시험장 내 어떠한 장소에서도 설치하여 운용할 수 있는 것을 주목적으로 하였다. 뿐만 아니라 인공지능 기술을 적용한 광학추적기술 연구를 위해서 자체 개발 광학추적기를 보유할 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 소형 광학추적기의 설계 개념, 기본적인 추적기능 구현을 위한 장비의 구성, 그리고 비행체 특성에 맞는 환경설정을 위한 시뮬레이션을 진행하였다. 이를 위해 팬/틸트의 입출력 데이터를 사용하여 모델링을 구하였으며, 시뮬레이션을 통해 얻어진 결과와 실제 비행시험 결과를 비교하여 전반적인 시뮬레이션의 구성에 대한 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 드론과 지상 로봇 간 효과적인 협업을 위하여 광학 흐름 기술 기반의 특징점 추적 알고리즘을 제안하였다. 드론의 비행 중 빠른 움직임에 의하여 많은 문제점이 발생하여 지상물체를 성공적으로 인식하기 위해 직관적이면서도 식별자를 가지고 있는 마커를 사용했다. 특징점 추출이 우수한 FAST알고리즘과 움직임 감지가 우수한 루카스-카나데 광학흐름 알고리즘의 장점들을 혼합하여 기존 특징점-특징량 기반 객체 추적 방법보다 개선된 속도의 실험결과를 보여준다. 또한 제안한 마커의 검출방법에 적절한 이진화 방법을 제안하여 주어진 마커에서의 검출 정확도를 개선하였으며, 추적속도는 유사한 환경의 기존연구보다 40% 이상 개선됨을 확인하였다. 또한 비행드론의 경량화와 속도개선에 문제가 없도록 최소형 고성능의 임베디드 환경을 선택하였으며, 제한된 개발환경에서도 물체검출과 추적 등 복잡한 연산이 가능하도록 동작환경에 대하여 연구하였다. 향후에는 다른 환경에서 빠르게 움직이는 두 로봇 간의 협업의 정확도를 향상시키기 위해 지능적 비전기능에 대해 추가할 예정이다.
본 연구에서는 대전광역시 주요 간선도로인 유성대로를 대상으로 드론을 통해 취득한 노면 영상데이터를 기반으로 물체탐지알고리즘(Object Detection algorithm) 가운데 Tiny-YOLO-V2와 Faster-RCNN을 활용하여 아스팔트 도로노면의 균열을 인식, 균열유형을 구분하고 실험 결과차이를 비교하였다. 분석결과, Faster-RCNN의 mAP는 71%이고 Tiny-YOLO-V2의 mAP는 33%로 측정되었으며, 이는 1stage Detection인 YOLO계열 알고리즘보다 2Stage Detection인 Faster-RCNN 계열의 알고리즘이 도로노면의 균열을 확인하고 분리하는데 더 좋은 성능을 보인다는 것을 확인하였다. 향후, 드론과 인공지능형 균열검지시스템을 이용한 도로자산관리체계(Infrastructure Asset Management) 구축방안 마련을 통해 효율적이고 경제적인 도로 유지관리 의사결정 지원 시스템 구축 및 운영 환경을 조성할 수 있을 것이라 판단된다.
최근 영상 처리를 이용한 교통 정보 추출은 기존의 물리적인 장비들에 비하여 상대적으로 간단한 설치와 적은 비용으로 다양한 정보를 추출하는 장점으로 인하여 널리 연구되고 있다. 이러한 영상을 기반으로 하는 교통정보 추출 알고리즘들은 영상에서 관심 정보인 차량을 정확히 추출하는데서 시작된다. 교통 정보를 추출하는 전단계로서 영상 내에서 움직이는 차량을 검출하기 위해 많이 사용되는 배경빼기(background subtraction) 연산 후 영상 이진화 과정에서 상당한 양의 노이즈가 발생하며, 이는 교통정보의 정확도에 영향을 미친다. 이러한 노이즈는 모든 교통정보가 도로를 주행하고 있는 차량들로부터 추출됨에도 불구하고 실제 영상에서는 비도로영역의 가로수나 행인이 차량과 함께 움직임으로 검출되기 때문에 발생한다. 이를 위해 본 연구에서는 차선정보를 이용하여 도로영역을 추출함으로써 노이즈의 상당부분을 제거할 수 있었으며, 연산의 속도도 높일 수 있었다. 또한, 연속된 영상간의 비(ratio)를 이용하여 차량으로 인한 그림자의 효과를 최소화하였다.
차세대 ITS 시스템은 고속 이동환경에서 양방향 통신이 가능한 WAVE 시스템을 적용한다. u-Transportation 시스템은 차세대 ITS 시스템의 하나로 다양한 차량 안전 및 교통서비스 제공에 최적화된 성능을 보여주기 위해 WAVE 시스템을 적용한다. 본 논문에서는 u-Transportation 시스템 테스트베드와 이를 위한 서비스에 대하여 소개하고, 차세대 ITS 서비스 지원을 위하여 구현한 WAVE 통신시스템에 대해 설명한다. 구축한 테스트베드를 통하여 실제 도로 환경에서 차세대 ITS 서비스를 지원하기 위한 통신 기능 및 성능 시험을 수행하였다. 자동차 전용도로 및 도심 도로 구간에서의 서비스 시험 및 운영을 통해, 서비스 제공에 필요한 통신시스템의 기능과 차량 이동환경에서 통신 성능을 만족하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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